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Un GAN inversé est une variation des réseaux antagonistes génératifs où le discriminateur est utilisé pour comprendre la distribution de données réelles en décomposant des exemples générés par le générateur. Cette technique est utilisée pour des applications telles que la reconstruction d’images ou l’apprentissage des caractéristiques latentes des données. Par exemple, un GAN inversé pourrait être utilisé pour recréer une image haute résolution à partir d’une image floue en apprenant à identifier les détails manquants.
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